Cloud platform for energy data analysis using artificial intelligence

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F25%3A00390296" target="_blank" >RIV/68407700:21220/25:00390296 - isvavai.cz</a>

Result on the web

<a href="http://ml.mervis.info/" target="_blank" >http://ml.mervis.info/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Cloudová platforma pro analýzu energetických dat pomocí umělé inteligence

Original language description

Software ve formě cloudové platformy určené pro inteligentní analýzu a optimalizaci provozu technických zařízení budov s využitím metod umělé inteligence. Systém umožňuje integraci a zpracování heterogenních datových zdrojů, zejména časových řad spotřeby energie, provozních dat technologických celků a externích vlivů, nad nimiž realizuje pokročilé analytické a predikční úlohy. Software implementuje algoritmy pro automatickou detekci anomálií ve spotřebě energie, identifikaci neefektivního provozu a obecně podporu diagnostiky. Součástí jsou predikční modely spotřeby energie umožňující krátkodobé i střednědobé predikce a následnou optimalizaci provozních režimů. Architektura řešení je navržena jako modulární a škálovatelná cloudová služba s definovanými aplikačními rozhraními (API), umožňující integraci s nadřazenými systémy řízení budov (např. BMS/SCADA). Software je implementován jako funkční celek připravený k nasazení v reálném provozním prostředí a byl ověřen na reálných datech z provozu budov.

Czech name

Cloudová platforma pro analýzu energetických dat pomocí umělé inteligence

Czech description

Software ve formě cloudové platformy určené pro inteligentní analýzu a optimalizaci provozu technických zařízení budov s využitím metod umělé inteligence. Systém umožňuje integraci a zpracování heterogenních datových zdrojů, zejména časových řad spotřeby energie, provozních dat technologických celků a externích vlivů, nad nimiž realizuje pokročilé analytické a predikční úlohy. Software implementuje algoritmy pro automatickou detekci anomálií ve spotřebě energie, identifikaci neefektivního provozu a obecně podporu diagnostiky. Součástí jsou predikční modely spotřeby energie umožňující krátkodobé i střednědobé predikce a následnou optimalizaci provozních režimů. Architektura řešení je navržena jako modulární a škálovatelná cloudová služba s definovanými aplikačními rozhraními (API), umožňující integraci s nadřazenými systémy řízení budov (např. BMS/SCADA). Software je implementován jako funkční celek připravený k nasazení v reálném provozním prostředí a byl ověřen na reálných datech z provozu budov.

Type

R - Software

CEP classification

—

OECD FORD branch

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Project

<a href="/en/project/FW06010211" target="_blank" >FW06010211: Cloud platform for energy data analysis using artificial intelligence</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2025

Confidentiality

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Internal product ID

ET Forge

Technical parameters

Výstupem projektu je vyvinutá a plně funkční cloudová softwarová platforma ( ET Forge) pro automatizovanou analýzu energetických dat pomocí umělé inteligence. Systém se skládá ze dvou hlavních modulárních částí: ET Server (řídicí jednotka zajišťující správu požadavků, plánování úloh a validaci licencí) a ET Forge (hlavní výpočetní engine pro preprocessing dat, modelování, detekci anomálií a generování reportů). Zpracovatelská kapacita a výkon: Aplikace je dimenzována na masivní dávkové úlohy a big data. Byla úspěšně validována na datové sadě obsahující více než 112 miliard unikátních záznamů o spotřebě elektrické energie (formát Apache Parquet). Zpracování dat a trénování modelů pro 13 573 časových průběhů proběhlo plně automatizovaně během 308 hodin výpočetního času (na běžném CPU AMD Ryzen 5), což prokazuje vysokou provozní efektivitu softwaru. Podporované algoritmy: Jádrem je modul AutoML (založený na PyCaret) pro automatický výběr a ladění hyperparametrů. Software implementuje širokou sadu modelů včetně MVLR (Multi-Variable Linear Regression), Random Forest, Gradient Boosting a neuronových sítí (MLP). Provozní parametry a kompatibilita: Systém disponuje robustním API a implementovanými integračními moduly pro přímé propojení se systémy SkySpark, Power BI a Mervis SCADA. Bezpečnost: Infrastruktura využívá šifrovanou komunikaci (protokol TLS 1.2, platné SSL certifikáty). Nezávislé penetrační testy (Tenable Nessus a ZAP Checkmarx) potvrdily absenci kritických a rizikových zranitelností. Informace o uzavření smlouvy: ENERGOCENTRUM PLUS, s.r.o. IČ: 26781026 Datum uzavření smlouvy: 30. 7. 2025 Odpovědná osoba pro jednání: Jan Široký, Technická 1902/2, Praha, telefon: 224 352 322, e-mail: info@energocentrum.cz. a Aicra, s.r.o. IČ: 09318518 Datum uzavření smlouvy: 30. 7. 2025 Odpovědná osoba pro jednání: Matin Žižka, Husitská 107/3, Praha, telefon: 728 588 187, e-mail: info@aicra.cz.

Economical parameters

Vytvořená cloudová platforma pro analýzu energetických dat je komercializována formou předplatného jako Software-as-a-Service (SaaS). Cenový model je založen na počtu datových bodů (např. měřidel), přibližně 8 USD za bod měsíčně. Typický zákazník (ESCO spravující cca 100 bodů) generuje roční výnos okolo 220 tis. Kč, přičemž cílovým trhem jsou zejména zahraniční trhy (např. USA). Očekávané tržby dosahují v roce 2026 přibližně 2,3 mil. Kč se ziskem 1 mil. Kč, v roce 2030 až 13 mil. Kč se ziskem přes 10 mil. Kč. Návratnost investice je předpokládána do 5 let. Platforma přináší zákazníkům úspory energie s mediánem kolem 3 %, což typicky pokrývá náklady na službu do jednoho roku. Celkové úspory zákazníků jsou odhadovány na 16 mil. Kč v roce 2026 a až 87 mil. Kč ročně v roce 2030. Dalším přínosem je výrazná úspora personálních kapacit díky automatizaci analýz (AutoML), která eliminuje potřebu manuální práce a umožňuje škálování služeb.

Owner IČO

68407700

Owner name

České vysoké učení technické v Praze / FS / ústav přístrojové a řídící techniky